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10,000 개의 이미지 (예 : 사진)로 된 이미지 데이터베이스가 있다고 가정하고 다른 설정 (예 : 벽에 액자 표시 또는 버스 정류장, 정확한 이미지는 아니지만 인쇄 된 다음 눈부심이 있거나 다른 각도에서 다른 이미지로 인쇄됩니다.이미지 알 수없는 설정의 알려진 이미지 인식
다른 설정 (버스 정류장에서 벽에 매달려 있음) 중 하나의 이미지 세트를 만들 수는 있지만 각 이미지에 대해 수동으로 너무 많은 이미지가 있습니다.
여러 가지 위치에 이미지를 삽입하고이를 훈련 세트 (예 : 10,000 개의 이미지 시간 X 위치/설정)로 사용하는 컴퓨터 프로그램을 만드는 방법은 생각할 수 있지만 매우 큰 교육 세트입니다 .
각 이미지에 대해 특정 교육을 설정하지 않으면이 작업을 수행 할 수있는 다른 방법이 있습니까? 이상적으로 일단 모델이 훈련되면 이미지 10,001을 줄 수 있으며 다양한 설정에서 인식 할 수 있습니다.